El arbitraje científico en la encrucijada: Tensiones y desafíos
Gregorio E. Morales
Universidad Central de Venezuela
Postgrado en Gestión de Investigación y Desarrollo
gemoralesg@gmail.com
https://orcid.org/0000-0003-1569-6066
Venezuela
Dilia M. Monasterio
Universidad Central de Venezuela
https://orcid.org/0000-0002-4341-5850
Caracas-Venezuela
https://saber.ucv.ve/ojs/index.php/rev_GID/article/view/32851
Resumen
La academia actualmente atraviesa una crisis epistemológica donde la innovación tecnológica colisiona con la autoría intelectual. La revisión por pares enfrenta una crisis de identidad debido al uso creciente de Inteligencia Artificial generativa para elaborar dictámenes, una tendencia que en foros internacionales se señala como un riesgo para la integridad académica. Este fenómeno, impulsado por la saturación del sistema editorial y la exigencia de rapidez, amenaza con sustituir el juicio crítico humano por "revisiones sintéticas" que, aunque estructuralmente correctas, carecen de la profundidad analítica y la sensibilidad ética necesarias para validar la innovación científica. Al delegar la evaluación a algoritmos, se corre el riesgo de introducir sesgos invisibles, deshumanizar el diálogo académico y romper el pacto de confianza entre autores y revistas. Por ello, desde la revista Gestión I+D se plantea la necesidad urgente de reconocer estas tensiones y afrontar los desafíos emergentes, promoviendo marcos éticos que regulen estas herramientas, reafirmando que la tecnología debe ser un apoyo operativo y nunca un reemplazo del pensamiento crítico, el cual permanece como una facultad humana intransferible y esencial para garantizar el rigor y la originalidad en el avance del conocimiento.
Palabras Clave: Revisión por pares, ética, Inteligencia artificial, arbitraje científico, proceso editorial
Scientific Peer Review at a Crossroads: Tensions and Challenges
Academia is currently experiencing an epistemological crisis in which technological innovation collides with intellectual authorship. Peer review is facing a crisis of identity due to the growing use of generative artificial intelligence to produce evaluation reports, a trend that international academic forums have identified as a potential threat to research integrity. Driven by the saturation of editorial systems and increasing demands for rapid publication, this phenomenon threatens to replace human critical judgment with “synthetic reviews” that, although structurally coherent, lack the analytical depth and ethical sensitivity required to assess scientific innovation adequately. Delegating evaluation processes to algorithms risks introducing invisible biases, dehumanizing scholarly dialogue, and undermining the trust relationship between authors and academic journals. In response, the journal Gestión I+D emphasizes the urgent need to recognize these tensions and confront emerging challenges by promoting ethical frameworks for the regulation of these tools. It further reaffirms that technology should function solely as an operational support mechanism and never as a substitute for critical thinking, which remains an essential and inherently human faculty for ensuring rigor and originality in the advancement of knowledge.
Keywords: peer review, ethics, artificial intelligence, scholarly publishing, editorial process
L'arbitrage scientifique à la croisée des chemins : tensions et défis
Résumé
Le monde universitaire traverse actuellement une crise épistémologique où l'innovation technologique se heurte à la paternité intellectuelle. L'évaluation par les pairs est confrontée à une crise d'identité en raison de l'utilisation croissante de l'intelligence artificielle générative pour rédiger des avis, une tendance qui, dans les forums internationaux, est considérée comme un risque pour l'intégrité académique. Ce phénomène, alimenté par la saturation du système éditorial et l'exigence de rapidité, menace de remplacer le jugement critique humain par des « évaluations synthétiques » qui, bien que structurellement correctes, manquent de la profondeur analytique et de la sensibilité éthique nécessaires pour valider l'innovation scientifique. En déléguant l'évaluation à des algorithmes, on court le risque d'introduire des biais invisibles, de déshumaniser le dialogue académique et de rompre le pacte de confiance entre auteurs et revues. C'est pourquoi la revue Gestión I+D souligne la nécessité urgente de reconnaître ces tensions et de relever les défis émergents, en promouvant des cadres éthiques qui régulent ces outils, et en réaffirmant que la technologie doit être un soutien opérationnel et jamais un substitut à la pensée critique, qui reste une faculté humaine intransférable et essentielle pour garantir la rigueur et l'originalité dans l'avancement des connaissances.
Mots-clés : Évaluation par les pairs, éthique, intelligence artificielle, expertise scientifique, processus éditorial
Arbitraje responsable y humano en el ecosistema científico contemporáneo
En el umbral de este nuevo giro epocal, nos adentramos en lo que Altman (2024) denomina la Era de la Inteligencia, un estadio de expansión cognitiva, por su parte, Bostrom (2017) la identifica como el camino hacia la superinteligencia mientras que Moreno Sarmiento (2025), la describe como la consolidación definitiva de la Infosfera. En este escenario, el desafío no es solo técnico, sino ético (Moreno Sarmiento, 2025), por tanto, este momento demanda garantizar que la inteligencia sintética actúe como un catalizador del pensamiento crítico y la autonomía humana.
En esta línea argumentativa, es imperativo reivindicar que la Inteligencia Artificial (IA) no constituye una entidad autónoma, sino una parte de nuestra propia experiencia de conocer el mundo; es el intelecto humano que prevalece. La IA se sustenta en el conocimiento del ser humano, reconfigurando las propias huellas cognoscitivas. Bajo esta premisa, el conocimiento no es un patrón probabilístico, sino una verdad que anida en la experiencia humana. La IA, puede reconstruir la estructura, pero la soberanía del propósito sigue siendo el territorio inalienable del autor.
Ante la presión del "publicar o perecer" y la carga de trabajo de los investigadoresy evaluadores, la rapidez de la IA se presenta como una tentación peligrosa y de allí la necesidad de un equilibrio, pues al automatizar la producción y la crítica, se corre el riesgo de deshumanizar el diálogo científico. Un arbitraje realizado por una máquina no solo pierde los matices éticos y la profundidad analítica, sino que puede introducir sesgos algorítmicos invisibles que comprometan la originalidad y el rigor que la revistas buscan proteger.
Sin embargo, la comunidad académica empieza a reportar con inquietud comentarios de revisores que, aunque estructuralmente perfectos, resultan genéricos, superficiales o, en ciertos casos, basados en alucinaciones de datos. Esta revisión sintética amenaza con romper el pacto de confianza entre autores, editores y evaluadores. Si el autor dedica meses de esfuerzo intelectual a una investigación, lo mínimo que espera es una lectura crítica genuina; recibir a cambio una respuesta generada en segundos por un software desvirtúa el propósito académico y constructivo del proceso de arbitraje.
El Comité de Ética en Publicaciones en ingles Committee on Publication Ethics (COPE, 2026) ha sido categórico al reseñar que la Inteligencia Artificial no puede cumplir con los requisitos de responsabilidad que exige la labor científica, partiendo de que cualquier herramienta de IA carece de la personalidad jurídica necesaria para rendir cuentas sobre la veracidad o sesgos de un dictamen. Según COPE, los revisores son los únicos garantes de la integridad del proceso y, por tanto, el uso de estas tecnologías para generar críticas automatizadas sin una supervisión humana rigurosa se traduce en una omisión de la responsabilidad editorial y del deber de transparencia hacia la revista.
La comunidad científica denuncia la aparición de la revisión sintética, como consecuencia que se instaura un proceso donde el evaluador, traicionando la confidencialidad, entrega el trabajo inédito de un colega a una IA para obtener un resumen rápido. No solo se pierde el respeto por el autor, sino que se da paso a las “alucinaciones técnicas”: máquinas que inventan errores o citan artículos inexistentes para justificar un rechazo. Hemos pasado de la búsqueda de la verdad a un bucle de simulación, donde el riesgo real no es que la IA aprenda a pensar, sino que los humanos dejemos de hacerlo por comodidad. (Labrats, 2024)
Labrats (2024), como subcomunidad científica de la plataforma Reddit, advierte que existe una creciente preocupación por la incapacidad de los sistemas para filtrar dictámenes generados por inteligencia artificial. La responsabilidad del árbitro trasciende la mera corrección técnica; su labor actúa como una garantía de rigor, originalidad y pertinencia metodológica que protege la calidad de la literatura académica. Al aceptar la evaluación de un manuscrito, el experto asume un compromiso ético con la comunidad científica para ofrecer un juicio crítico, imparcial y constructivo, asegurando que solo aquellas investigaciones que cumplen con los más altos estándares de excelencia lleguen a ser publicadas.
Más allá de su función como filtro de calidad, el revisor actúa como un mediador esencial en el diálogo intelectual entre el autor y la comunidad académica. Su responsabilidad radica en aportar una visión experta que detecte no solo errores, sino también potencialidades, enriqueciendo el manuscrito a través de una crítica honesta y fundamentada. Este ejercicio de honestidad intelectual exige una dedicación profunda y un análisis detallado del contexto de la investigación, pues del rigor de su dictamen depende la confianza que la sociedad deposita en los hallazgos publicados. En última instancia, ser árbitro implica salvaguardar la ética de la comunicación científica, garantizando que el proceso de validación sea un acto de pensamiento humano reflexivo y no un trámite administrativo.
Ante esta realidad, la revisión por pares, considerada históricamente como el filtro de oro de la ciencia, enfrenta hoy una de sus crisis de identidad más profundas. En los foros internacionales de edición científica, crece la preocupación por una tendencia silenciosa pero acelerada: el uso de Inteligencia Artificial (IA) generativa por parte de los árbitros para redactar sus dictámenes. Lo que inició como una herramienta de apoyo gramatical se está transformando, en muchos casos, en un sustituto del juicio crítico humano, delegando la validación del conocimiento a algoritmos que carecen de la capacidad de comprender la innovación real o el contexto metodológico. Este fenómeno no es casual, sino el síntoma de un sistema de evaluación saturado.
Por otra parte, la Asociación Mundial de Editores Médicos (WARE) a través de los investigadores (Zielinski, et. al. 2023) hace énfasis crítico en la confidencialidad, advirtiendo que introducir manuscritos inéditos en plataformas de IA generativa constituye una violación grave de la propiedad intelectual de los autores. Para WAME, el arbitraje no es solo un trámite técnico, sino un ejercicio de juicio experto que requiere conciencia ética; por ello, instan a los editores a exigir que los árbitros declaren explícitamente cualquier uso de estas herramientas, garantizando que el análisis de fondo sea siempre el resultado de una evaluación humana genuina y no de un algoritmo de probabilidad.
Declarar la desestimación de una investigación basada exclusivamente en la métrica de un software de detección, nos interpela a revelar un escenario de circunvalación algorítmica. Cuando rechazamos un trabajo solo porque un software arroja un número, debemos detenernos a pensar. Estamos ante una trampa, el mismo programa que marca un texto como artificial nos invita a usarlo para limpiar nuestra forma de escribir. En esta paradoja, la misma herramienta que etiqueta un texto como automatizado ofrece simultáneamente paráfrasis sintéticas para acrisolar la supuesta huella tecnológica, creando un círculo vicioso, por tanto, nos encontramos ante el software que te acusa es el mismo que te ofrece las herramientas para "disfrazar" el texto.
Ahora bien, consideramos que no es solo una paradoja, es el síntoma o de una tensión que emerge en la revisión por pares. El pacto de confianza se rompe porque se desconoce si estamos dialogando con un autor o con un algoritmo que ha sido disfrazado por el mismo sistema que debería vigilarlo. Es la máxima expresión del mimesis, el algoritmo imita al humano para engañar a un detector que, a su vez, es otro algoritmo. Esta dinámica no solo automatiza la revisión, sino que fractura el pacto de confianza, transformando el arbitraje científico en una mera validación de códigos enfrentados.
La subcomunidad Labrats (2024), denuncia la aparición de la revisión sintética, esta se asume como un proceso donde el evaluador, traicionando la confidencialidad, entrega el trabajo inédito de un colega a una IA para obtener un resumen rápido. No solo se pierde el respeto por el autor, sino que se da paso a las “alucinaciones técnicas”: máquinas que inventan errores o citan artículos inexistentes para justificar un rechazo. Hemos pasado de la búsqueda de la verdad a un bucle de simulación, donde el riesgo real no es que la IA aprenda a pensar, sino que los humanos dejemos de hacerlo.
En algunas plataformas, la comunidad científica denuncia la aparición de la revisión sintética: un proceso donde el evaluador, traicionando la confidencialidad, entrega el trabajo inédito de un colega a una IA para obtener un resumen rápido. No solo se pierde el respeto por el autor, sino que se da paso a las “alucinaciones técnicas”: máquinas que inventan errores o citan artículos inexistentes para justificar un rechazo. Hemos pasado de la búsqueda de la verdad a un bucle de simulación, donde el riesgo real no es que la IA aprenda a pensar, sino que los humanos dejemos de hacerlo por comodidad según la Plataforma, Reddit (2025).
Por tanto, esta dinámica no fortalece el rigor, sino que debilita lo académico, sujetando la construcción de conocimiento a un juego de simulación orientado a evadir filtros estadísticos. La integridad científica no reside en la renuncia a la tecnología, sino en la soberanía del conocimiento del autor. Esto no hace a la ciencia más sólida; al contrario, la vuelve más frágil. Obliga al investigador a entrar en un juego de apariencias, donde lo importante no es descubrir algo nuevo, sino aprender a esquivar un filtro digital. La verdadera honestidad no está en dejar de usar la tecnología, sino en que nosotros sigamos siendo los dueños de nuestras ideas. Somos nosotros quienes debemos darles sentido y propósito a los datos.
La premisa aquí es que estamos incentivando una ciencia de apariencias en lugar de una ciencia de descubrimiento. Bajo esta premisa, la revisión por pares constituye el pilar fundamental sobre el cual se asienta la credibilidad y el avance del conocimiento científico. Lo que antes era un temor teórico, hoy es una realidad documentada, actualmente, las evidencias dan cuenta que la ciencia está empezando a evaluarse a sí misma mediante la IA. El caso de la conferencia ICLR 2026, donde uno de cada cinco informes de revisión fue generado por una máquina, es la prueba de que el diálogo entre pares está colapsando (HowAIWorks,2025). Autores en foros como Reddit (2025) y OpenReview relatan cómo reciben críticas superficiales, ecos de un algoritmo que no ha comprendido su esfuerzo, sino que simplemente ha procesado sus palabras.
Esta realidad ha creado una brecha que no podemos ignorar. Por un lado, nuestros investigadores más jóvenes, quienes según encuestas de Times Higher Education ven en la IA un aliado legítimo para pulir su voz y superar barreras lingüísticas, buscan en la tecnología una forma de democratizar su acceso a la ciencia global (Williams, 2025). Por otro, nuestros mentores más experimentados temen, con razón, que estemos ante una “pereza intelectual” que termine por apagar el rigor analítico que tanto costó construir, una preocupación que resuena en las recientes advertencias de IOP Publishing (2025) sobre el riesgo de sustituir el juicio crítico por la automatización.
Sin embargo, la ciencia no es una competencia entre jóvenes y veteranos, ni entre humanos y máquinas; es un relevo de sabiduría. No podemos permitir que el software se convierta en el muro que nos separa, especialmente cuando comunidades vivas en ResearchGate y Reddit ya denuncian cómo el ruido de los contenidos sintéticos está erosionando la confianza en nuestras plataformas de encuentro. Debemos usar nuestra humanidad para decidir qué herramientas nos ayudan a crecer sin perder nuestra esencia, asegurando que la tecnología sea el puente y no el obstáculo para la excelencia académica.
Próximos debates
Desde la revista Gestión I+D, consideramos urgente abrir el debate sobre los límites de la tecnología en la labor editorial. No se trata de rechazar la innovación, sino de reafirmar que el pensamiento crítico es una facultad humana intransferible. En esta editorial, analizamos las implicaciones de esta "crisis de los árbitros" y proponemos la necesidad de establecer marcos éticos claros que aseguren que la inteligencia artificial sea siempre un asistente del experto, y nunca su reemplazo en la delicada tarea de validar la ciencia del mañana.
Para profundizar esta postura, es imperativo considerar otros ejes fundamentales que se ven amenazados por la automatización desmedida, tales como:
La erosión de la originalidad y la serendipia científica: La IA opera sobre la base de patrones y probabilidades de datos preexistentes. Un arbitraje puramente algorítmico corre el riesgo de penalizar ideas disruptivas o "fuera de la caja" que no encajan en las tendencias estadísticas de los modelos de lenguaje, asfixiando la innovación que precisamente las revistas de investigación y desarrollo buscan fomentar.
El compromiso con la mentoría académica: El proceso de revisión es, en esencia, una conversación pedagógica. Un comentario generado por una máquina puede ser gramaticalmente impecable, pero carece de la empatía y la experiencia acumulada que un par experto ofrece para orientar al autor. La IA solo califica, pero no puede sustituir la capacidad humana de reconocer el esfuerzo tras una investigación y ofrecer una crítica que construya.
La trazabilidad y la rendición de cuentas: Al usar IA, se crea una zona gris de responsabilidad. Si un dictamen automatizado incurre en un error técnico grave o en un sesgo discriminatorio, ¿quién asume la responsabilidad? La transparencia editorial exige que cada decisión sea rastreable hasta un juicio humano consciente, capaz de justificar sus argumentos frente a las réplicas de los autores.
La protección de la propiedad intelectual: El envío de manuscritos no publicados a servidores de IA externos para su evaluación compromete la custodia de la información. Proteger el trabajo del autor antes de su difusión pública es un deber inalienable de la revista, y el uso de herramientas de terceros sin protocolos de seguridad estrictos representa una brecha de confianza difícil de reparar.
Por todo lo anterior, desde los comités editoriales y de arbitraje de Gestión I+D, hacemos un llamado a la comunidad internacional de revisores que asuman su rol con la integridad que los tiempos actuales demandan. Los invitamos a ver en la tecnología una herramienta de apoyo para la forma, pero nunca un sustituto para el fondo; la ciencia requiere de su curiosidad, de su escepticismo y de esa capacidad humana de conectar ideas que ningún algoritmo puede replicar.
Al evaluar para las revistas científicas, se les pide salvaguardar la confidencialidad de los manuscritos y garantizar que cada dictamen sea el reflejo de un análisis honesto y consciente. Nuestra meta es clara: Que cada artículo publicado cuente con el respaldo de un juicio experto genuino, asegurando así que el conocimiento que entregamos a la sociedad sea fruto de la inteligencia humana al servicio de la verdad científica.
Finalmente, entendemos que el avance tecnológico es un proceso dinámico que no puede regularse de forma unilateral. Por ello, desde la revista Gestión I+D, extendemos una invitación abierta a nuestros investigadores, árbitros y colaboradores para participar activamente en la construcción de políticas editoriales sobre el uso de la IA sobre el arbitraje científico. Queremos que estas futuras líneas sea el resultado de un consenso académico que equilibre la eficiencia tecnológica con la ética profesional. Los convocamos a enviarnos sus reflexiones, experiencias y propuestas técnicas para diseñar en conjunto un marco regulatorio que, lejos de ser restrictivo, potencie nuestras capacidades sin comprometer el rigor que nos define. Solo a través del diálogo plural y constructivo lograremos que nuestras revistas sigan siendo un espacio seguro y confiable para la difusión del conocimiento científico.
Referencias Bibliográfica
Altman, S. (2024, 23 de septiembre). La Era de la Inteligencia. Medium. https://medium.com/sam-altman/la-nueva-era-de-la-inteligencia-seg%C3%BAn-sam-altman-e048cfe55881
Bostrom, N. (2017). Superinteligencia: Caminos, peligros, estrategias (D. García, Trad.). Valencia: TEELL Editorial. (Obra original publicada en 2014). https://books.google.co.ve/books?id=7_H8AwAAQBAJ
Comité de Ética en Publicaciones. 2026. Cuando los editores sospechan de la IA. https://publicationethics.org/topic-discussions/when-editors-suspect-ai
HowAIWorks (2025). ICLR 2026: El 21% de las revisiones por pares se generan mediante inteligencia artificial. https://howaiworks.ai/blog/iclr-2026-ai-generated-peer-reviews-controversy
Labrats (2024). ResearchGate not taking action on false AI reviews/comments [ResearchGate no toma medidas ante reseñas o comentarios falsos generados por IA]. Reddit. https://www.reddit.com/r/labrats/comments/1lqrnpy/researchgate_not_taking_action_on_false_ai/
Moreno Sarmiento, D. F. (2025). La cuarta revolución. Cómo la infoesfera está transformando la realidad humana [Reseña del libro The Fourth Revolution. How the Infosphere is Reshaping Human Reality, de L. Floridi]. Ediciones Clío. Zenodo. https://zenodo.org/records/18030232
Reddit. (2025). ResearchGate not taking action on false AI generated peer reviews [Thread]. r/labrats. https://www.reddit.com/r/labrats/comments/1lqrnpy/researchgate_not_taking_action_on_false_ai/
Reddit. (2025). [ Importante conferencia de IA inundada de revisiones por pares escritas completamente por IA [Hilo de discusión]. r/Futurology. https://www.reddit.com/r/Futurology/comments/1pahey0/major_ai_conference_flooded_with_peer_reviews/
IOP Publishing. (2025). AI and peer review: 2025 discussion and policy updates. IOP Publishing Research News. https://ioppublishing.org/ai-and-peer-review-2025-discussion/
Williams, T. 2025. Los investigadores se muestran divididos sobre el uso de la IA en la revisión por pares.
Zielinski C, Winker MA, Aggarwal R, Ferris LE, Heinemann M, Lapeña JF, Pai SA, Ing E, Citrome L, Alam M, Voight M, Habibzadeh F. (2023). Chatbots, IA generativa y manuscritos académicos. Recomendaciones de WAME sobre chatbots e inteligencia artificial generativa en relación con las publicaciones académicas. https://doi.org/10.25100/cm.v54i3.5868